Методика классификации
Мой последний год проекта BE посвящен распознаванию языка жестов. Я ужасно смущен выбором правильной техники классификации для паттернов, которые можно увидеть на видео с признаками, генерируемыми тупым пользователем. Я узнал, что нейронные сети (NN) лучше, чем скрытая марковская модель в нескольких аспектах, но для точной настройки параметров NN требуется много времени. Кроме того, в некоторых сообщениях говорится, что машина опорных векторов лучше по производительности, чем NN. Что я выбираю среди этих альтернатив или есть какие-то другие лучшие альтернативы, чтобы можно было завершить мой проект в течение 4-5 месяцев, и я мог бы продолжить работу в этой области у моих магистров?
1 ответ
На самом деле система будет снабжена видео в реальном времени, и мы намерены распознавать позы рук и пространственно-временные жесты. Итак, это все предложения, которые я пытаюсь найти.
Основываясь на исследованиях, проведенных до сих пор, я решил использовать 1. Функции моментов Ху и размер собственного пространства для представления формы рук 2. SVM для классификации осанки и 3. Порог HMM для распознавания пространственно-временных жестов. Что бы вы прокомментировали в этих решениях?